信號檢測與估計理論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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甘俊英，孫進平，餘義斌 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 檢測理論
• 估計理論
• 隨機過程
• 通信原理
• 雷達信號
• 統計信號處理
• 信息論
• 無綫通信
• 自適應濾波

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齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030477910

商品編碼：29704756456

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-01-01

基本信息

書名：信號檢測與估計理論

定價：88.00元

作者：甘俊英,孫進平,餘義斌

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2017-01-01

ISBN：9787030477910

字數：

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版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：128開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞《信號檢測與估計理論》係統闡述瞭信號檢測與估計理論及其應用，主要內容包括*信號基礎、檢測理論基礎、信號波形的檢測、估計理論基礎、信號波形的估計及其應用等。《信號檢測與估計理論》適閤信息與通信工程等專業及相關專業的高校師生閱讀，也適閤通信、雷達、圖像處理、模式識彆、自動控製、係統辨識、導航、遙控遙測、聲呐、地質勘探等領域的科研和工程技術人員參考。

內容提要

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目錄

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目錄

前言
章緒論
1.1引言
1.2信號處理發展概況
1.3信號檢測與估計理論概述
1.4內容編排
第2章信號基礎
2.1引言
2.2概率與變量
2.2.1概率論基礎
2.2.2變量
2.2.3變量的數字特徵
2.2.4常用概率分布
2.3過程
2.3.1過程的基本概念
2.3.2平穩過程
2.3.3各態曆經（遍曆）過程
2.3.4功率譜密度
2.3.5白噪聲過程
2.3.6信號通過綫性係統
2.4離散信號
2.4.1序列的統計描述
2.4.2平穩序列
2.4.3信號的采樣定理
2.4.4時間序列信號模型
2.5卡亨南—洛維展開
2.5.1積分方程的推導
2.5.2積分方程的性質
2.6信號仿真
2.6.1MATLAB的統計函數
2.6.2數與序列的産生
2.6.3序列的數字特徵估計
2.6.4濛特卡羅方法
習題
第3章檢測理論基礎
3.1引言
3.2經典檢測理論
3.2.1假設檢驗
3.2.2優化準則
3.3信號檢測性能
3.4判決準則
3.4.1貝葉斯準則
3.4.2均錯誤概率準則
3.4.3極小化極大準則
3.4.4奈曼—皮爾遜準則
3.5多樣本檢測
3.6多元假設檢驗
3.6.1多元假設檢驗的貝葉斯準則
3.6.2多元假設檢驗的均錯誤概率準則
3.7復閤假設檢驗
3.7.1復閤假設檢驗的基本概念
3.7.2復閤假設檢驗方法
3.8序列檢測
3.8.1序列檢測的基本概念
3.8.2優序列檢測準則
3.8.3序列檢測的平均觀測次數
3.9非參量檢測
3.9.1非參量檢測的基本概念
3.9.2基本非參量檢測器
3.10魯棒檢測
3.10.1混閤模型描述
3.10.2判決規則
3.10.3小有利分布對
3.10.4信號的魯棒檢測
習題
第4章信號波形的檢測
4.1引言
4.2匹配濾波器理論
4.2.1匹配濾波器的概念
4.2.2匹配濾波器的設計
4.2.3匹配濾波器的主要特性
4.3高斯白噪聲中確知信號的檢測
4.3.1簡單二元信號波形的檢測
4.3.2一般二元信號波形的檢測
4.3.3多元信號波形的檢測
4.4高斯色噪聲中確知信號的檢測
4.4.1正交函數展開法
4.4.2白化法
4.4.3廣義匹配濾波器法
4.5參量信號的檢測
4.5.1相位信號波形的檢測
4.5.2振幅與相位信號波形的檢測
4.5.3頻率信號波形的檢測
習題
第5章估計理論基礎
5.1引言
5.2信號參量估計性能
5.2.1無偏性
5.2.2有效性
5.2.3一緻性（收斂性）
5.2.4充分性
5.2.5剋拉默—拉奧不等式
5.3信號參量估計基本理論
5.3.1經典估計（矩估計）
5.3.2貝葉斯估計
5.3.3大後驗估計
5.3.4大似然估計
5.3.5極大極小估計（Minimax Estimation）
5.3.6綫性均方估計
5.3.7小二乘估計
5.4多參量估計基本理論
5.4.1多參量估計方法
5.4.2非多參量估計的誤差邊界
5.4.3多參量估計的誤差邊界
5.5連續波估計理論
5.5.1連續波估計問題
5.5.2無記憶調製係統
5.5.3有記憶調製係統
5.5.4均方估計誤差下界
5.5.5多維波形估計
5.6高斯色噪聲中信號參量的估計
5.6.1非參量的估計
5.6.2參量的估計
習題
第6章信號波形的估計
6.1引言
6.2維納濾波
6.2.1波形佳綫性濾波
6.2.2維納—霍普夫（Wiener—Hopf）積分方程
6.2.3維納濾波器
6.3離散係統的維納濾波
6.4標量信號的卡爾曼濾波
6.4.1信號模型與觀測模型
6.4.2佳綫性遞推濾波
6.4.3佳綫性遞推預測
6.4.4濾波與預測的關係
6.5矢量信號的卡爾曼濾波
6.5.1信號模型與觀測模型
6.5.2佳綫性濾波和預測
6.5.3一步遞推預測
6.5.4遞推濾波
6.5.5卡爾曼濾波與預測公式集
6.5.6卡爾曼濾波的特點
6.6卡爾曼濾波的發散問題
6.6.1發散現象及其原因
6.6.2剋服發散的方法
6.7卡爾曼濾波的推廣
6.7.1色噪聲環境下的卡爾曼濾波
6.7.2擴展卡爾曼濾波
6.7.3不敏卡爾曼濾波算法
6.8常增益濾波方法
6.8.1α—β濾波
6.8.2α—β—γ濾波
6.8.3常增益濾波應用
6.9應用示例
6.9.1基於維納濾波器的噪聲抑製
6.9.2簡單的卡爾曼濾波示例
習題
……
第7章通信係統中的應用
第8章數字圖像處理中的應用
第9章其他應用
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的海洋：從微弱迴響到智慧洞察》 在這瞬息萬變的現代世界，信息如潮水般湧動，我們每天都被海量的數據和信號所包圍。從智能手機的無綫通訊，到醫療影像的診斷，再到天文望遠鏡捕捉到的遙遠星係信息，再到地下勘探揭示的地質構造，信號無處不在，它們承載著我們理解世界、做齣決策的關鍵綫索。然而，這些信號往往伴隨著雜亂無章的噪聲，它們的真實麵貌被掩蓋，微弱的呐喊淹沒在喧囂之中。如何從這片信號的海洋中，精準地捕捉到我們所需要的那一縷至關重要的信息，並從中提煉齣有價值的洞察，這正是我們麵臨的挑戰，也是本書所要探索的核心。 本書並非一本關於“信號檢測與估計理論”本身的書，盡管它會觸及並藉鑒其中深邃的原理。相反，它是一次生動的實踐之旅，旨在揭示如何在現實世界的復雜場景中，運用各種巧妙的策略和精妙的工具，去“聽見”那些難以察覺的信號，“看見”那些被噪聲遮蔽的真相。我們將目光投嚮那些看似平淡無奇，實則蘊含豐富信息的數據流，探索它們從誕生到被解讀的整個過程，並思考如何在這個過程中，實現效率、準確性和魯棒性的最大化。 我們首先將踏入“信號的識彆之門”。想象一下，在一片寂靜的夜空中，能否僅憑肉眼難以辨彆的微弱閃光，就能判斷齣它是否是一顆具有特定性質的恒星？在嘈雜的實驗室裏，能否從一段飽受乾擾的生物電信號中，準確區分齣正常與異常的模式？在繁忙的通信信道中，能否在海量數據流中，可靠地識彆齣屬於自己的那段通信？這些都是信號識彆的經典場景。本書將深入剖析識彆信號所麵臨的固有挑戰：噪聲的乾擾，信號形態的模糊，以及數據本身的隨機性。我們將介紹一係列非參數化和參數化的方法，它們如同偵探手中的放大鏡和顯微鏡，能夠放大細節，辨彆真僞。我們會探討統計決策的框架，理解如何基於概率和證據，做齣最優的“是”或“否”的判斷。我們將學習如何構建判決規則，無論是在二元分類問題中區分兩種不同的信號狀態，還是在多類識彆任務中分辨齣更復雜的信號類型。此外，我們還將關注信號識彆在實際應用中的一些高級技巧，例如如何利用信號的先驗知識來指導識彆過程，以及如何處理分類器輸齣的置信度信息，以便在結果不確定的情況下做齣更審慎的決策。 隨之而來的是“信號的量化之徑”。當我們確信我們已經捕捉到某個信號後，下一個亟待解決的問題是如何精確地描述它的特性，或者說，如何“測量”它。一個微弱的雷達迴波，究竟代錶瞭多遠的距離和多大的反射強度？一段醫學影像中的病竈，其大小、形狀和密度究竟是多少？一個傳感器記錄下的溫度變化，其精確的數值是多少？這些問題都指嚮信號的量化。本書將帶領讀者穿越量化信號的復雜領域，探索如何從不確定和嘈雜的數據中，提取齣關於信號參數的精確估計。我們將學習如何利用各種統計估計算法，從極大似然估計的“最佳猜測”到最小均方誤差估計的“平均最優”，瞭解它們各自的優勢和局限。我們會深入研究最小方差無偏估計（MVUE）的理論，理解它作為理想估計量的地位，並探討在實際場景中如何逼近這一理想。本書還將介紹一些麵嚮實際應用的估計技術，例如如何利用濾波器來平滑噪聲，從而提高估計的精度，以及如何處理多傳感器測量帶來的信息融閤問題，以獲得更全麵、更準確的參數估計。我們還會討論估計的性能評估，例如均方誤差（MSE）的概念，以及如何通過統計分析來量化估計的不確定性。 然而，信號的齣現並非總是孤立的，它們往往隱藏在動態變化的環境中，或者本身就具有隨時間演變的特性。因此，理解“信號的追蹤之舞”就顯得尤為重要。想象一下，在一片茫茫大海中，如何實時追蹤一艘正在航行的船隻？在復雜的交通網絡中，如何預測車輛的行駛軌跡？在一個動態變化的股票市場中，如何捕捉到預示價格變動的微弱信號？這些都屬於信號追蹤的範疇。本書將深入探討如何在一個不確定的動態環境中，實時地估計和預測信號的軌跡和狀態。我們將介紹卡爾曼濾波的經典框架，它就像一個智能的追蹤者，能夠不斷融閤新的測量信息，並預測信號在未來的狀態。我們會從綫性卡爾曼濾波的基礎齣發，逐步過渡到非綫性場景下的擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），理解它們在不同應用場景下的適用性。此外，我們還將觸及粒子濾波等更強大的跟蹤算法，它們能夠處理更復雜的非綫性動態和非高斯噪聲。在信號追蹤的過程中，我們還將關注如何評估追蹤的性能，例如如何衡量估計狀態的誤差，以及如何設計更魯棒的追蹤器以應對環境的劇烈變化。 在信號處理的世界裏，理解和應對“噪聲的乾擾與抑製”是不可或缺的一環。噪聲，如同潛伏在信號海洋中的暗流，時刻威脅著我們獲取真實信息的能力。它可能是來自設備的隨機波動，可能是來自環境的電磁乾擾，也可能是數據采集過程中的固有誤差。本書將係統地探討噪聲的來源、特性以及對信號檢測和估計的影響，並介紹一係列行之有效的抑製策略。我們將從噪聲模型入手，理解高斯噪聲、脈衝噪聲等不同噪聲類型的特點，並學習如何根據噪聲的統計特性來選擇閤適的處理方法。在信號檢測方麵，我們會介紹如何設計能夠抵抗噪聲影響的檢測器，例如利用信號的能量和相關性來判斷信號的存在。在信號估計方麵，我們將探討如何利用濾波器技術，如低通濾波器、高通濾波器和帶通濾波器，來濾除特定頻段的噪聲。我們還將介紹更高級的降噪技術，例如基於小波變換的自適應降噪方法，以及一些機器學習在噪聲抑製中的應用。本書將強調，理解噪聲的本質是有效抑製噪聲的關鍵，而巧妙的降噪技術則能極大地提升信號的清晰度和可用性。 最後，我們還將目光聚焦於“信號的應用之翼”。理論的探索終究要迴歸實踐，信號處理的強大之處在於它能夠驅動無數的實際應用，賦能我們的生活和科技。本書將通過一係列生動的案例，展現信號檢測與估計理論在各個領域的廣泛應用。在通信領域，我們將看到如何通過精密的信號檢測和參數估計，實現高速、可靠的無綫通信。在醫學診斷中，我們將理解如何從醫學影像（如X光、CT、MRI）中提取關鍵信息，輔助醫生進行疾病的早期發現和準確診斷。在遙感和地理信息係統中，我們將學習如何從衛星和無人機采集的圖像信號中，識彆地物、監測環境變化。在金融領域，我們將探討如何從市場數據中捕捉交易信號，進行量化交易和風險管理。在工業自動化中，我們將看到如何通過傳感器信號的檢測和估計，實現對生産過程的精確控製和優化。本書將強調，掌握信號處理的核心原理，就是掌握瞭理解和改造世界的一種強大工具。 本書旨在以一種深入淺齣、循序漸進的方式，帶領讀者領略信號處理的魅力。它不是一個枯燥的理論堆砌，而是一次充滿探索和發現的旅程。我們希望通過本書，讀者能夠建立起一種直觀的、基於原理的信號分析能力，不僅能夠理解為何某些方法有效，更能觸類旁通，將這些知識應用於解決自己麵臨的實際問題。在這片信號的海洋中，願讀者能夠成為一名技藝精湛的導航者，從微弱的迴響中捕捉真相，從紛繁的數據中洞察智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，很大程度上取決於作者的敘事節奏。它沒有一開始就拋齣復雜的隨機微分方程，而是從最基礎的二元假設檢驗問題入手，通過引入信息論中的熵和互信息等概念，逐步引導讀者進入概率密度函數的復雜世界。這種由淺入深的敘事節奏，極大地降低瞭讀者的心理門檻。我特彆注意到作者在處理“估計”這一主題時，非常注重“模型”與“數據”之間的關係。例如，在討論參數估計時，如何根據觀測數據來修正我們對係統模型參數的先驗信念，這個迭代優化的過程被描繪得細緻入微。對於那些試圖將理論應用於實際雷達、聲納或無綫通信係統設計的人來說，這本書提供的不僅僅是公式，更是一種解決問題的思維範式：先建立數學模型，然後根據觀測數據進行最優決策或估計。這種腳踏實地的講解方式，使得整本書充滿瞭可操作性和實用性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令人印象深刻。它不僅覆蓋瞭經典最優檢測和估計理論的核心內容，如 Neyman-Pearson 準則、C-R 界等，更難能可貴的是，它將現代信號處理的前沿思想也融入其中。例如，在非高斯、非綫性係統的估計部分，書中對粒子濾波（Particle Filtering）的介紹雖然篇幅不算特彆長，但對基本思想的闡述卻非常到位，點明瞭這種方法的優勢和局限性。這使得這本書的適用範圍得到瞭極大的拓寬，它既能服務於初學者建立堅實的理論基礎，也能為有一定經驗的研究人員提供深入思考的切入點。我個人非常欣賞作者在介紹高維問題的處理方法時，所展現齣的數學功底，那種對矩陣分解和特徵值分析的嫻熟運用，讓原本復雜的高維優化問題變得有跡可循。閱讀這本書，就像攀登一座結構精良的山峰，每一步都有明確的指示牌，最終到達山頂時，視野豁然開朗，對整個信號處理領域的認識也提升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號檢測與估計理論》的封麵設計著實抓人眼球，深藍色的背景配上簡潔的白色字體，透露齣一種嚴謹而深邃的氣質。我花瞭些時間瀏覽瞭目錄，發現它對概率論和隨機過程的基礎知識迴顧得非常到位，這對於我這種非科班齣身，但又對信號處理有濃厚興趣的讀者來說，簡直是福音。書中對貝葉斯決策論的闡述，那種層層遞進的邏輯，讓人在理解復雜公式推導時，能夠抓住核心思想，而不是迷失在數學的海洋裏。特彆是它對最小均方誤差（MMSE）估計和最大後驗概率（MAP）估計的對比分析，不僅給齣瞭詳盡的數學推導，還結閤瞭一些經典的通信係統場景進行案例說明，使得抽象的概念瞬間變得生動起來。我特彆欣賞作者在講解過程中，總是能巧妙地將理論與實際工程問題聯係起來，比如在介紹卡爾曼濾波時，那種從離散時間係統到連續時間係統的過渡處理得非常平滑自然，沒有絲毫的突兀感。這不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師在旁邊細心指導，讓人感覺學習的道路上不再孤單，充滿信心去攻剋那些看似高不可攀的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的內部，首先被它清晰的排版和詳盡的圖示所吸引。很多理論書籍往往因為圖錶過於簡略，導緻讀者需要花費大量精力去自行繪製纔能理解其幾何意義。然而，這本書在這方麵做得非常齣色，每一個關鍵概念，無論是希爾伯特空間中的投影，還是在高斯信道下的最優解，都有清晰、準確的圖形輔助。特彆是關於閾值檢測的那一章節，作者沒有停留在“選擇最佳閾值”的錶麵，而是深入探討瞭在不同先驗概率和誤碼率約束下的摺衷方案，這對於實際係統設計中，需要在性能和復雜度之間進行權衡的工程師來說，具有極高的參考價值。閱讀過程中，我發現作者的語言風格非常注重邏輯的嚴密性，每一個論斷都有可靠的數學基礎支撐，沒有絲毫的主觀臆斷。讀完一章，你會有一種豁然開朗的感覺，仿佛所有散落的知識點都被這條清晰的邏輯主綫串聯瞭起來，構建起一個堅固的知識體係框架。這種結構化的學習體驗，極大地提升瞭我的學習效率和滿足感。

評分☆☆☆☆☆

老實說，初次拿起這本書時，我對它能否完全覆蓋我工作中遇到的那些“棘手”的非平穩信號處理問題持懷疑態度。畢竟，很多教材過於理想化。然而，當我讀到關於自適應檢測和跟蹤算法的部分時，我的看法徹底改變瞭。書中不僅清晰地解釋瞭經典Wiener濾波的局限性，還詳細闡述瞭如何通過引入狀態空間模型來剋服這些限製，特彆是對擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）的原理剖析，簡直是教科書級彆的。作者在這些部分的處理上，展現瞭一種超越純理論的工程洞察力，比如如何處理量測噪聲和過程噪聲的比重對估計性能的影響，並提供瞭相應的靈敏度分析。這本書的價值在於，它成功地架起瞭理論數學與復雜工程實踐之間的橋梁，讓原本看似遙不可及的最優解，在實際應用中變得觸手可及。它是一本值得反復研讀、常備案頭的工具書和思想啓迪之作。